鬼成像又称关联成像,是一种新型的成像方式。与传统光学成像相比,鬼成像可以实现低于Nyquist采样极限成像和突破衍射极限成像等,这些优势和特色使其受到越来越多的关注,成为当前光学成像领域的一个研究热点。鬼成像同样可以应用于三维成像,但在三维成像过程中容易受到噪声的影响,同时,三维重构初始生长位置的选择也会显著影响重构图像的质量,从而大大限制了三维鬼成像的实用化。本文针对这一问题展开研究,主要内容和创新点如下:1)将光度立体视觉与计算式鬼成像结合,采用哈达玛矩阵调制光源生成投射到目标表面的模板,通过三个空间分离的桶探测器同时获得三幅目标的二维阴影图像,再利用三幅二维图像得到目标表面的法向量和梯度,从而求解出目标的三维图像;2)提出了将亚像素位移技术应用于三维计算式鬼成像中,采用哈达玛矩阵调制光源生成低分辨率模板,由四幅低分辨率图像合成一幅高分辨率二维阴影图像,利用阴影图像求解目标表面的法向量和梯度,最后得到目标的三维图像。实验结果表明,该方法可以使二维阴影图像的信噪比提高约10%,由二维图像重构得到的三维图像中,目标表面的沟壑明显减少,具有更好地平滑性和抗噪性;3)提出了最佳初始生长位置选择算法,计算目标表面梯度偏导和,设定阈值筛选出候选初始生长位置,计算候选初始生长位置的法向量z分量的标准差,选定最小值所在位置作为最佳初始生长位置重构目标的三维形态。实验结果表明,该方法能更准确的描述目标的三维特征,当系统只存在器件噪声时,以目标上多个具有代表性的点作为误差探针,重构结果与实际高度之间的误差约为4mm,即使噪声增加到8%,误差也仅为5mm。仿真和实验结果表明,本文提出的将亚像素位移应用于三维计算式鬼成像方法中,可以在噪声环境下获得平滑性好的三维图像,最佳初始生长位置选择法可以保持物体的立体特征。与传统方法相比,我们提出的方案能使重构的三维图像更加平滑准确,提高了成像系统的抗噪性。该研究将推动三维计算式鬼成像在噪声环境下的应用和发展。